The Automatic Oxygen Saturation Control System by Adaptive Learning Controller for COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an adaptive learning control and monitoring of oxygen for patients with breathing complexities and respiratory diseases. By recording the oxygen saturation levels in real-time, this system uses an adaptive learning controller (ALC) to vary the oxygen delivered to the patient and maintains it in an optimum range. In the presented approach, the PID controller gain is tuned with the learning technique to provide improved response time and a proactive approach to oxygen control for the patient. A case study is performed by monitoring the time varying health vitals across different age groups to gain a better understanding of the relationship between these parameters for COVID-19 patients. This information is then used to improve the standard of care provided to patients and reducing the time to recovery. Results show that ALC controls the oxygen saturation within the target range of 90% to 94% SpO2, 77% and 80.1% of the time in patients of age groups 40-50 years old and 50-60 years old, respectively. It also had faster time to recovery to target SpO2 range when the concentration dropped rapidly or when the patient becomes hypoxic as compared to the manual control of the oxygen saturation by the healthcare staff.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».